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Enregistrement W4229363991 · doi:10.2196/39026

Supporting People Who Have Lost a Close Person by Bereavement or Separation: Protocol of a Randomized Controlled Trial Comparing Two French-Language Internet-Based Interventions

2022· article· en· W4229363991 sur OpenAlexvenueno aff
Anik Debrot, Maya Kheyar, Liliane Efinger, Laurent Berthoud, Valentino Pomini

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésRandomized controlled trialPsychological interventionThe InternetProtocol (science)PsychologyApplied psychologySocial psychologyComputer scienceMedicineWorld Wide WebAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet-based interventions (IBIs) are as efficient as face-to-face psychotherapy for a variety of mental health disorders, including complicated grief. Most evidence stems from guided IBIs. However, recent research indicates that the benefit of guidance is lower in more interactive IBIs. As such, providing guidance only to people requiring it (guidance on demand) appears a cost-effective solution. This is particularly important to develop given the recent rise in grief symptoms in the context of the COVID-19 pandemic. This paper presents the protocol of a randomized controlled trial comparing the efficacy and adherence rate of 2 IBIs for grief-related symptoms after the loss a close one following death or romantic separation, using a guidance on demand framework. LIVIA 2.0 was developed based on theoretical and empirical findings on grief processes and IBIs, and it will be compared to LIVIA 1 that has already demonstrated its efficacy. OBJECTIVE: Our main hypotheses are that LIVIA 1 (control condition) and LIVIA 2.0 (experimental condition) increase participants' well-being and decrease their distress at posttest and at follow-up, that LIVIA 2.0 is more efficient than LIVIA 1 for all outcomes, and that LIVIA 2.0 has less dropouts than LIVIA 1. METHODS: Outcomes will be assessed at pretest, posttest (12 weeks later), and follow-up (24 weeks later). We will recruit 234 participants through a variety of means, including social media and contacts with the press. Primary outcomes are grief symptoms, depressive symptoms, and eudemonic well-being. Secondary outcomes are anxiety symptoms, grief coping strategies, aspects related to self-identity reorganization, and program satisfaction. LIVIA 2.0 participants will additionally undergo a weekly mood and grief symptom monitoring, allowing us to explore the short-term efficacy of the sessions. RESULTS: The creation and development of the content of LIVIA 2.0 was completed during the first phase of the project. Participant recruitment will begin in May 2022 and will last until January 2023. CONCLUSIONS: This study will emphasize the relevance of the innovations included in LIVIA 2.0 regarding the efficacy and dropout rate of IBIs for grief symptoms and will allow investigations on how these changes impact the demand for guidance. In the current postpandemic times, developing and assessing IBIs targeting grief symptoms are particularly critical given the rise in grief-related symptoms. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov NCT05219760; https://tinyurl.com/3dzztjts. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/39026.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,587
Écart entre enseignants0,399 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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